数据驱动的供应链金融:数据要素赋能供应链金融产品的方法与实践
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内容介绍 这是一本指导供应金融相关企业做好数据工作,并利用数据驱动供应金融产品和服务的设计与运营的著作。 在数据要素赋能各行各业的大背景下,传统供应金融产品和服务过于依赖模式设计和经验判断的问题,通过数据驱动的方法能得到很好的解决。本书将详细指导供应金融相关企业做好数据实施工作,并将数据成果应用到供应金融产品和服务的设计与运营工作中,提供科学的方法论和标准的操作流程。 本书共12章,从逻辑上可以分为四个部分。 第一部分:总体概述(第1~3章) 该部分阐述了本书所述的供应金融的范围、参与方、数据工作的目标与内容、工作团队组成等。 第二部分:数据实施工作(第4~7章) 该部分包括业务调研和信息系统调研、构建数据基础、市场分析测算、风险分析等内容,阐述了确定数据、整合数据、分析数据及最终形成结论的过程,是全书的重和难。其中,金融企业了解、整合和运用核心企业供应数据的过程,需要双方明确分工、密切配合、共同完成工作。 第三部分:数据成果运用(第8~11章) 该部分包括风险规则形成与系统实现、对核心企业数据、供应金融产品设计、数据运营等内容。这些工作主要是站在金融企业的角度行阐述,核心企业处于配合地位。 第四部分:知识沉淀(第12章) 该部分阐述如何更好地实现知识沉淀和标准工具建设。类似项目经验、资料和管理方法这样的知识和工具均具有长期效应,有助于金融企业不断沉淀知识,提升效率,形成竞争优势。
概率与统计:面向经济学
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本书是以作者多年的概率与统计讲义为蓝本扩充而成,目前也是威斯康星大学的经济学教材。本书采用微积分的方式而非测度论的的方式讲述,涵盖概率论基本知识、随机变量、分布、抽样、大数定律、中心极限定律、逼近理论、zui大似然估计、矩方法、假设检验、置信区间等经济学专业所需数理统计知识的方方面面,难度适中,适于作为经济专业高年级本科生和研究生的教材。
大模型驱动的研发效能实践
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内容简介这是一本从实践角度深探讨如何利用大语言模型提升软件交付全生命周期效率与效能的实战性著作。全面细致地讲解了研发和运维人员需要掌握的大语言模型及其相关技术的原理,重讲解了如何借助大模型实现DevOps、SRE、平台工程三大领域的智能化实践,覆盖发、测试、运维、监控、安全、项目管理等软件发全流程和全场景,通过丰富的实例展示了其在实际工作场景中的具体应用。本书的独特之处在于它不仅涵盖了基础理论知识,如Transformer模型的基本原理及GPT系列模型的发展历程,更注重于实践应用,提供了从预训练到微调的完整方法论。书中特别强调了大语言模型在降低IT人员认知负荷方面的作用,通过集成多种工具和技术,帮助企业构建更加高效、智能的软件交付体系。此外,本书得到了来自企业级、学术界和研究机构近20位专家的一致好评。通过阅读本书,你将:?了解大语言模型的发展和起源?了解ChatGPT的相关内容,包括GPT模型的结构和完整实现?了解Transformer模型的基本原理?深了解大语言模型的微调技术,软件交付的三大底座以及RAG的基本原理?探索大语言模型在运维场景中的实践?探索大语言模型在编程场景中的实践?探索大语言模型在测试场景中的实践?探索大语言模型在安全场景中的实践?触前沿的技术趋势,了解实践中的具体方法,清晰看懂实践后的数据和数据
数字广告生态:平台、营销与革新
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本书使用“数字广告生态”来描述完成数字广告升维后的全部数字营销技术与行业生态系统,详细介绍了数字广告生态如何为我国数字经济赋能,并重探讨数字化如何重新塑造技术营销(广告)产品,而探究数字广告独有的技术产品市场怎样一步步发展为“平台型”企业转型数字营销的关键,始引领数字营销的步和企业的数字化转型。全书分为三篇(共12章):第一篇为理论篇(第1~4章),解释数字广告变革的基础,给出数字广告的概念体系与重要特征,介绍我国的数字广告是如何改变营销概念体系的,并首次将全路营销、数字增长营销和广域集客营销加营销理论创新体系;第二篇为变革篇(第5~7章),详解数字广告生态在我国的重要发展创新,覆盖数字广告生态位、数字广告营销图谱、人工智能广告相关内容,代表数字广告产业的升维改造;第三篇为创新篇(第8~12章),阐述数字广告生态解决数字营销问题的三个口,并就法律与伦理问题这个数字广告生态的重要维度展讨论,最后还介绍了广告营销不断发展的动力源泉——面向未来的前沿科技。本书适合广告学专业的本科生、研究生和青年教师全面学习,以掌握数字广告相关知识,也适合新闻传播学领域的其他相关专业(如网络与新媒体相关专业)读者阅读。此外,本书也适合经济与管理学院的商科类专业(特别是市场营销专业)学生阅读以了解数字广告,攻读MBA等专业学位的读者也可以通过本书来掌握互联网科技时代的数字广告与营销传播管理的前沿知识。
云原生数据中台:架构、方法论与实践
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【免费视频课】作者亲授“数字化能力与平台构建”,搭配图书学习效果更佳! 获取方式: 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词:舞动数字 这是一部从云原生角度讲解数据中台的业务价值、产品形态、架构设计、技术选型、落地方法论、实施路径和行业案例的著作,得到了国内外企业界和学术界的技术专家一致好评。 本书的作者曾在硅谷的Twitter等企业从事大数据平台的建设工作多年,随后又成功创办了国内领先的以云原生数据中台为核心技术和产品的企业。他们将在硅谷的大数据平台建设经验与在国内的数据中台建设经验行深度融合,并系统阐述了云原生架构对数据中台的必要性及其相关实践,对国内企业的中台建设和运营具有很高的参考价值。 全书共18章,分为四个部分: 第1部分(第1~4章) 数据中台与硅谷大数据平台 首先,从起源、定义、能力、应用场景、建设目标、建设方法论总纲等角度对数据中台做了全面的介绍;其次,讲解了数据中台如何驱动数字化转型;Z后,通过对硅谷的Twitter等独角兽企业的数据平台和国内的数据中台行对比,给出了这两种架构之间的异同。核心内容是让读者透彻理解数据中台对于业务的价值。 第二部分(第5~8章) 数据中台架构与方法论 结合硅谷的数据平台的架构方法,讲解了数据中台的架构方法和9大原则、数据中台建设的全套准备工作和系统方法论,以及云原生架构与数据中台的融合。 第三部分(第9~15章)数据中台技术选型与核心内容 首先,全方位地介绍了建设数据中台时如何行技术选型,然后重讲解了数据湖、数据仓库、数据资产管理、数据流水线管理、数据中台应用发、数据门户等数据中台建设的核心内容。 第四部分(第16~18章)数据中台案例分析 通过游戏、零售、物联网3个领域的案例讲解了数据中台的搭建、实现与运营。
eBPF云原生安全:原理与实践
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这是一本系统讲解如何使用eBPF技术构建云原生安全防线的著作,是一本面向eBPF技术爱好者和云安全领域从业者的实战宝典,从原理与实践角度详述了eBPF技术在云原生安全领域正在发生的关键作用,是作者多年构筑云原生安全纵深防御经验的总结。 本书详细阐述了eBPF技术的核心原理以及在云原生安全领域的应用价值,并结合大量的代码案例分析,深探讨了在典型的云原生安全需求场景下使用eBPF技术可以帮助实现的安全功能和实践原理,同时也讲述了可能引的安全风险,帮助读者从零基础快速了解eBPF技术,始eBPF安全编程。 通过阅读本书,你将了解: ?云原生安全面临的主要挑战,发展现状和理论基础; ?eBPF技术的基本原理和云原生安全领域的典型应用; ?基于eBPF技术的云原生安全核心源项目的安装、使用、基础架构和实现原理; ?如何使用eBPF技术实现典型的云原生安全需求及实现原理; ?如何将eBPF安全事件关联程、容器和Pod等上下文信息; ?如何使用eBPF技术审计复杂的云原生攻手段; ?恶意eBPF程序的典型实现方式以及如何防护和探测此类恶意程序。
搜索架构之道:App中的搜索系统设计与优化实践
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这是一本以搜索业务为主线,深度解读超级App构建与优化的策略、流程、方法、技巧和作者近20年心得精华的著作。本书覆盖了App从诞生到成为超级App的过程中技术架构层面所面临的所有核心挑战及其解决思路。 本书作者是我国App研发领域的先行者(2005年正式App发领域)。曾在百度负责多个App的技术架构构建,全程参与了百度App从诞生到发展至拥有上亿规模用户的全过程。本书是作者将近20年App研发经验和10余年百度搜索App发经验的精华,是一本真正的干货集。 基础篇(第1~3章),从作者百度讲起,带领读者一步步走搜索App的世界。这一篇通过简洁的语言和生动的案例,以“润物细无声”的方式读者帮建立起对搜索App的基础认知,包括百度App发展历程、典型App中搜索功能构建、搜索结果页和落地页技术实现、搜索服务端架构、搜索服务优化等特色内容,为读者学习后续内容下坚实的基础。 高级篇(第4~12章), 围绕搜索全流程业务展,包括搜索客户端中并行化响应输的实现,以及可扩展网页(即功能插件化)、场景容器化、可定制安全策略、可持续优化指标、可统一管理网络通信、移动端AI预测、可变体发布及支持质效提的搜索客户端架构的设计与实现思路。通过本篇,读者可更深理解搜索App的业务流程,掌握技术架构的工作原理,并学会如何将这些思想应用于相关的产品中。 个人成长篇(第13章),从团队协作、产品交付及技术架构优化这三个方面介绍个人的架构优化之路。这部分是作者10余年的工作经验和思考。
智慧的疆界:从图灵机到人工智能 第2版
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内容简介 这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作,也是被市场高度认可的人工智能科普著作,曾荣获北京市科学技术协会等机构颁发的各种奖项。 本书从人工智能的奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面展,以时间为主线,用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式,详细讲解了人工智能能解决什么问题、面临怎样的困难、做过哪些努力、取得过哪些成绩、未来将向何方发展,尽可能消除人工智能的神秘感,把人工智能从科学的殿堂推到公众面前。 全书共9章,分为四个部分: 第一部分(第1~2章)以智慧创造智慧 阐述了在人工智能学科创立之前,图灵、香农等先驱们对智能的探索和思考。首先以“人工智能之父”图灵的生平事迹为主线,介绍了图灵机、图灵测试,以及图灵对智能的思考、理解和定义;然后以达特茅斯会议为主线,通过该会议及其后续的影响,介绍了人工智能学科诞生的历史背景,并讨论了该学科研究的目标和要解决的问题。 第二部分(第3~5章)学派争鸣 学术界研究人工智能的方法主要有三个学派,分别是符号主义、连主义和行为主义,这三个学派分别从逻辑、仿生和行为三个角度来研究智能,既有自顶向下从智能的本质出发,从一般到特殊通过逻辑运算推导智能的行为,也有从行为出发,自底向上把智能看作黑箱,从行为推导智能的本质。这些学派在不同时期都曾是人工智能的主流,并各自取得了许多成果。 第三部分(第6~8章)第三波高潮 人工智能目前处于第三次高潮,这次高潮以深度学习、深度神经网络为代表的机器学习所引领。首先,以尽可能小的篇幅把机器学习的导论性内容介绍清楚;然后,以“深度学习教父”辛顿的人生经历为主线,介绍了神经网络从低谷到复兴的过程,以及深度学习的提出和技术突破;最后,以古德费洛、苏茨克维等新一代学者以及OpenAI的发展故事为主线,介绍了生成式人工智能所引领的人工智能的高潮盛况与隐患。 第四部分(第9章)人机共生 几十年来,人工智能无时无刻不伴随着争论和分歧,人工智能这个人类最复杂精密的创造物与人类本身的关系确实必须仔细思考、慎重对待,这一部分将探讨人类和机器在追寻智能过程中的一些成果和产生的一些争论。
大模型应用落地:实战AI搜索
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本书基于大模型成功赋能AI搜索经验总结,系统梳理AI搜索的实现原理、核心技术、关键工具及模块化实现,带你从0到1搭建专属AI搜索应用,跑通全流程;配套全流程源码,降低发门槛,轻松构建专属AI搜索应用。 本书共8章。第1章从多个维度分析大模型技术,帮助读者理解其技术变革与应用的本质,最后分析了大模型落地难,让读者对大模型有全面认知。第2章梳理AI搜索从关键词匹配到语义理解的发展路径,并以LeptonSearch为例解析源码实现,帮读者构建AI搜索的初步认知框架。第3章全面解析查询理解、规划执行、答案内容优化以及答案缓存优化等AI搜索的关键技术,旨在帮助读者深理解AI搜索系统的内部运作机制与实现。第4章介绍OpenAI API、DeepSeek、LangChain、Milvus等技术及其应用,帮助读者降低发门槛。第5章讲解如何从零始构建一个AI搜索系统的后端架构,涵盖后端技术方案设计、基础框架构建,为后续功能发好基础。第6章详解AI搜索系统的五大核心模块(实体、分析器、检索器、生成器、过滤器)的功能定位与代码实现,以构建一个结构清晰、职责分明的AI搜索引擎内核。第7章聚焦于系统的自动化调度设计,如动作类的定义与实现、调度器模块的构建,提升系统的智能化水平。第8章详解应用层(DAO操作层、Service逻辑层、Controller口层)的发流程,最后提供多个口实现示例,并通过3个场景来测试AI搜索效果。
一本书读懂支付
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这是一本从支付常识、支付模式、支付工具、支付业务、支付技术、支付风险、行业趋势等维度360°全方位解读支付的著作。作者是中国支付领域的领军人物,本书融合了他在中国、美国、日本、新加坡4个国家近30年的支付工作经验,得到了中国银联执行副总裁等9位专家力荐。 围绕支付这个主题,本书内容可谓面面俱到,讲解方式深浅出,呈现形式图文并茂,包含大量案例及分析。阅读本书,你将掌握如下知识: ·支付和交易的各种概念以及二者的逻辑关系; ·支付模式的5种分类方式以及超过20种的支付模式; ·银行卡、二维码、物联网、电子钱包等4种支付和收单工具; ·刷脸、指纹、声纹、掌纹、虹膜和静脉等6种生物特征支付方式; ·支付的技术架构和整体架构,首次提出以参考架构的方法设计支付系统的架构; ·支付前、支付中和支付后的支付应用系统设计; ·支付系统技术实现过程中的常见问题及解决方案; ·支付的技术运维,包括云服务、分布式计算、容器、数据中心架构、系统环境、应用发布、服务监控、故障应急、灾备与自动化等; ·以ITIL为基础的支付信息技术管理蕞佳实践,包括可用性管理、容量管理、变更管理、服务水平协议管理、事件管理和故障管理等; ·支付的业务运营与管理; ·支付的信息安全与行业监管; ·支付行业的发展趋势和面临的挑战。 如果你是支付行业的新人,本书能带领你快速、系统地掌握支付领域的专业知识;如果你是支付行业的老兵,本书也能解决你的很多疑难问题并作为案头备查手册。不管你是关注支付业务,还是支付技术,抑或是从事支付相关的管理工作,都能从本书中找到对你有价值的内容。
数据要素安全流通
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这是一本从背景、技术、产业、政策等多个维度深度解读如何实现数据要素安全流通的专业指导书。来自40余所高校、科研机构、企业的超100位业界专家参与编撰,来自中科院、公共大数据国家重实验室、南京航空航天大学、阿里巴巴、腾讯等单位的10余位知名专家亲自指导。 本书理论和实践兼备。书中囊括了数据可信确权、数据资产化、数据安全保障三大领域技术方案,从核心产业、基础设施、咨询服务三个维度划分数据要素安全流通的产业生态,深度解读了国内外重政策、法规,汇聚了通信、金融、政务、能源、工业等6大领域40余个特色解决方案及实践案例。 本书共分为11章。 第1~4章从必要性、挑战、形式体系、机制等多个维度对数据要素安全流通行深度解读。通过这部分,读者可以从整体上认识数据要素安全流通,并形成落地数据要素安全流通的思维和框架。 第5~7章围绕数据可信确权技术、数据资产化技术、数据安全保障技术以原理 案例的形式行解读,可指导多领域数据要素安全流通在技术层面实现落地。 第8章从核心业务、基础支撑及服务咨询三个维度解读数据要素流通产业 第9章从全球视角梳理并分析数据战略、政策法规与标准、技术研发及成熟度、市场发展及成熟度等行业现状。 第10章介绍通信、金融、政务、政企、能源、工业等领域的数据安全流通典型综合案例。 第11章从国家、行业、个人等多个层面对数据要素安全流通行展望,并给出能够促数据安全流通行业繁荣、有序、健康发展的建议。
软件灵活性设计:如何避免陷入编程困境
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本书主要介绍如何利用数学符号操作、基于规则的系统和通用程序构建灵活的软件,并利用依赖系统跟踪、解释和控制回溯。第1章通过对编程哲学的介绍提出灵活性的概念。第2章探讨如何用一些普遍适用的方法构建易于扩展的系统。第3章介绍谓词分派的通用程序。第4章介绍符号模式匹配,首先启用术语重写系统,然后通过合一展示类型推理的实现。第5章探讨解释和编译。第6章展示如何构造分层数据和分层程序的系统,并用各种元数据注释其中的数据项。第7章引传播这一概念来摆脱计算机语言的面向表达式范式。
推荐系统全链路设计:原理解读与业务实践
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这是一本指导中高级从业者高质量落地现代推荐系统,围绕现代推荐系统核心技术展深度解读的专业工具书,又是一套完整的推荐系统高质量落地解决方案。本书基于推荐算法工程师实际工作场景规划内容,融合了作者在阿里巴巴、58同城等多家大厂做推荐系统设计和优化的经验,是一本方法和实践兼具的好书。 本书不针对零基础从业者,而是以帮助初级算法工程师向中高级阶为目标。书中从底层剖析推荐系统在实际业务场景中可能出现的各种问题,直指问题的本质,并按照推荐系统工作流程逐一破解。 本书共包括11章: 第1章 主要介绍推荐系统在各个互联网业务场景中的落地情况,包括构建推荐系统可能面临的问题,以及电商、视频、电子书、广告系统、信息流、拉活促销等相关推荐系统落地指导。 第2章 介绍现代推荐系统的整体架构,以帮助读者从宏观层面整体了解推荐系统。 第3章 对推荐系统所需要的数据和特征处理行深度剖析,包括数据的收集、非结构化数据的结构化清洗、连续特征处理和离散特征处理等重内容。 第4章 对推荐系统的在线指标和离线指标,以及AB实验的设计行深度讲解。 第5章和第6章,主要对机器学习和神经网络的设计和调参行详细解读。这是本书的重,也是很多推荐算法工程师的痛。这部分包括XGBoost的重要参数调优、集成学习最DA化推荐效果利用、DNN网络深度和宽度的影响、激活函数的选择、优化器选择、损失函数、过/欠拟合等内容。 第7~9章 分别对召回层、精排层、粗排层行详细解读,包括5种召回方案、4种精排建模方式、2种粗排设计方案,以及模型可解释性、近离线计算等重内容。 第10章 主要介绍精排模型的分析方法,重排模型(PRM、生成式重排模型)和混排(混排的原理和强化学习在混排的应用)的原理。 第11章 主要介绍冷启动路的设计,主要包括新用户如何冷启动、新物料如何冷启动和冷启动涉及的流量分配算法。这是本书的特色内容。
数据安全实践:能力体系、产品实现与解决方案
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这是一本以实用和实践为导向,从甲乙双方视角全面讲解数据安全的著作。本书由国内数据安全领域的领军企业闪捷信息官方出品,三位作者均为长期耕耘于数据安全领域的资深专家,得到了包括比亚迪联合创始人、腾讯云鼎实验室负责人在内的多位企业界和学术界专家的高度评价和推荐。本书系统讲解了数据安全的技术基础、能力体系及其构建方法、产品使用及其实现、行业解决方案,以及如何将数据安全方案全面落地的综合案例,既能帮助读者全面构建数据安全的知识图谱,又能指引读者解决数据安全系统建设与运营过程中的各种难题。本书将为行业机构、企业组织、政府部门、专家学者等展数据安全相关工作提供参考与借鉴。 第 一篇 数据安全基础技术(第1~3章)介绍密码学知识、访问控制和人工智能安全等数据安全的基础技术和前沿热。特别是人工智能安全部分,除人工智能赋能数据安全外,同时探讨了人工智能自身的安全性问题。 第二篇 数据安全能力体系(第4~7章)从数据安全能力框架、数据安全管理措施、数据安全技术措施到数据安全运营,详细阐述多种具有不同侧重的架构和方法论。 第三篇 数据安全产品系列(第8~12章)全面介绍目前常见的数据安全产品系列。这部分内容是技术方案的基础,涵盖产品的定位、应用场景、基本功能、部署方式、工作原理和常见问题解答。 第四篇 数据安全综合方案(第13~16章)讲解比较典型的数据安全综合建设方案,涉及政务大数据、工业互联网、数据流转风险监测和出境安全评估,覆盖数据安全建设的绝大部分场景。 第五篇 数据安全实践案例(第17~20章)分享4个具备各自行业特的数据安全实践案例,深讲解数据安全项目中的建设内容、实施计划、遇到的问题和难,以及相应的解决思路。
MG动画实战从入门到精通(视频微课版)
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本书是一本MG动画制作的实操型手册。全书分为门篇、基础动画篇和商业应用篇,涉及9章内容,涵盖了MG动画的基础知识、制作MG动画常用的4款软件以及MG动画的5个典型商业实战应用项目,知识内容极具实用性。 本书通过扫码下载资源的方式为读者提供增值服务,这些资源包括全书所有实例的源文件和素材,同时全书所有实例的高清视频教程均可扫码观看,方便读者循序渐地行练习,并在学习过程中随时调用素材。 本书内容丰富、结构清晰、技术参考性强,讲解由浅深且循序渐,知识涵盖面广又不失细节,非常适合喜爱影视特效及动画制作的初、中级读者作为学习参考书。同时,本书也可以作为后期特效处理人员、影视动画制作者的辅助工具手册,还可以供教育行业及培训机构相关专业的师生作为动画特效制作培训教程使用。
Python 跨平台应用软件开发实战
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这是一本讲解如何使用Python基于工具化流程行跨平台应用软件发的书籍。《Python 跨平台应用软件发实战》从简单的计算器软件手,通过一系列由浅深的工程案例,让发者一步步掌握应用软件的发流程和设计方法,熟悉常用的界面控件、功能组件和包工具,并在这个过程中同步掌握PyMe的可视化发流程,而有能力基于Python语言行跨平台软件的发工作。本书结构紧凑,内容由浅深,是学习掌握可视化流程行Python应用软件发的实战型书籍。 《Python 跨平台应用软件发实战》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频,读者可以直扫描二维码观看。 《Python 跨平台应用软件发实战》适合Python初学者、希望使用Python行应用软件发的工程师、希望快速提升Python发能力的初级程序员,以及在校相关专业师生阅读。
图计算与推荐系统
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这是一本*讲解图计算、知识图谱及其在推荐系统领域应用的专著,为读者基于神经网络构建推荐系统提供了详细指导,是作者在相关领域10余年经验的总结。掌握本书内容,读者可开发出能处理多模态数据的推荐算法系统,提供更丰富和准确的推荐体验。 本书主要内容分为两篇。 *篇 图数据以及图模型(第1-3章) 对图数据、图神经网络、知识图谱的基础知识进行了梳理,帮助读者掌握着3项技术的关键原理与算法,为后面的学习打下基础。 第二篇 推荐系统(第4-9章) 首先介绍了推荐系统的架构,包括逻辑架构、技术架构和数据建模,以及基于GNN的推荐系统架构;然后详细讲解了如何基于GNN构建推荐系统,以及基于图的推荐算法;再接着讲解了知识图谱在推荐系统中的应用以及相关的算法模型;*后,探讨了推荐系统领域当前的热点问题、研究方向以及工业级推荐系统领域的核心难题 本书注重实战,故理论知识简练且极具针对性,包含大量实战案例,图文并茂,易于阅读。
AWD特训营:技术解析、赛题实战与竞赛技巧
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内容简介这是一本能指导你在AWD竞赛中速胜的标准参考书,也是一本能让你在高段位的CTF竞赛技高一筹的攻防秘籍,还是一本能全面提升你的网络安全攻防技术与水平的实战指南。本书兼顾攻与防守的双重视角,围绕AWD竞赛的内容全面展,包括安全工具、主机安全加固、网络攻、侵检测、权限维持、应急响应、自动化攻防等技术主题。不仅剖析了AWD竞赛背后的技术细节,还总结了AWD竞赛的战略和战术。书中精选了大量真实案例和赛题,详细讲解了解题的方法和经验。此外,书中还有一个完整的AWD竞赛模拟演练,让读者能参与比赛的全过程并获得实战经验。具体的,本书包含如下内容,它将助力你造攻防一体的安全战线。(1)安全竞赛的起源、竞赛模式、知名赛事以及AWD竞赛规则等。(2)AWD竞赛中常用的安全工具,如信息搜集工具、后门木马检测工具、代码审计工具、漏洞扫描工具、流量采集工具、逆向分析工具等。(3)主机加固的方式,包括操作系统加固、Web中间件加固、数据库加固及系统日志的安全配置等。(4)AWD竞赛过程中涉及的靶场环境、CMS常见漏洞以及AWD竞赛中常考的五类Web通用型安全漏洞。(5)PWN漏洞类型以及修复方式,包括栈溢出漏洞、格式化字符串漏洞、堆溢出漏洞、释放再利用漏洞等。(6)Linux系统常规的后门部署方式,包括木马后门、系统账号后门、时间计划后门、SSH类后门、PAM后门等。 (7)Linux系统常规的侵排查方式、安全监控方式和应急处置技巧,对于日常工作和安全竞赛都有所帮助。(8)常见的源自动化利用工具,帮助读者在比赛中简便、快速地编写自动化工具。(9)通过模拟竞赛环境带领读者行实战实操,包括信息搜集、挖掘漏洞、修复漏洞、检测防御、权限维持等,一步加深理解安全技术知识。
保险数字化转型
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这是一本从战略、业务、技术3个维度全面指导保险企业数字化转型的著作,是资深保险业数字化专家20年工作经验的总结。 本书将数字化转型的通用理论与保险行业的实际情况相结合,从认知到方法,从数字化的角度拉通保险企业的战略、业务、技术,为保险企业的数字化转型提供了思路、方向、路径和策略,形成了一套具有保险领域特色的数字化转型方法论,在大量实践中被证明行之有效。 本书内容,逻辑上分为三个部分: (1)保险数字化转型认知(第1~3章) 以深分析传统保险企业的内部问题和外部挑战篇,详细介绍了保险企业为什么需要数字化转型、转型的驱动因素、转型的目标,以及为什么要以业务转型为核心、以技术转型为支撑,从战略角度阐述了保险企业数字化转型的内涵和方向。 (2)业务转型路径与策略(第4~9章) 系统地阐述了保险企业主要业务的数字化转型路径和策略,包括全旅程客户体验优化、个性化产品和服务、数字化获客营销、数字化运营管理、产业发展模式、主动的风险管理等,能为保险企业的数字化转型提供全面的业务指导。 (3)技术转型思路和方法(第10~15章) 详细讲解了保险企业数字化转型的技术思路和方法,首先分析了技术转型的要求和逻辑,从技术架构和组织架构两方面给出转型的总体规划;然后根据技术架构总体规划,分5个领域介绍实施的思路和方法,包括基础设施云化升级、核心业务系统重构、保险数据中台的建设思路、前台系统敏捷建设、围绕保险的数字化生态构建。 此外,本书还融了企业架构思想,将企业发展战略、业务模式、技术支撑结合起来谈数字化和转型,重是理论体系的构建和实施方法的总结,并没有过多地罗列技术细节,即便是没有技术基础的读者也不会有阅读障碍。
基于NLP的内容理解
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这是一本讲述如何用NLP技术行文本内容理解的著作,也是一本系统讲解NLP算法的著作,是作者在NLP和内容理解领域多年经验的总结。 本书结合内容理解的实际业务场景,系统全面、循序渐地讲解了各种NLP算法以及如何用这些算法高效地解决内容理解方面的难题,主要包括如下几个方面的内容: (1)文本特征表示 文本特征表示是NLP的基石,也是内容理解的基础环节,本书详细讲解了离散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其应用场景,还讲解了词向量的评判标准。 (2)内容重复理解 详细讲解了标题重复、段落重复、文章重复的识别方法和去重算法。 (3)内容通顺度识别及纠正 详细讲解了内容通顺度的识别方法以及纠正不通顺内容的方法。 (4)内容质量 详细讲解了多种内容质量相关的算法,以及如何搭建高质量的知识问答体系的流程。 (5)标签体系构建 详细讲解了针对内容理解的标签体系的建设流程和方法,以及多种相关算法。 (6)文本摘要生成 详细讲解了抽取式文本摘要和生成式文本摘要两种流行的文本摘要生成方法,以及文本摘要的常用数据集和文本摘要评价方法。 (7)文本纠错 详细讲解了文本纠错的传统方法、深度学习方法、工业界解决方案,以及常用的文本纠错工具的安装和使用。
计算社会学:基础理论篇
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本书是一本系统性梳理计算社会学相关理论和方法的论著。一方面,本书从传统复杂网络分析的角度,详细阐述社会网络分析的基础理论和动力学模型——随机网络、小世界网络、无标度网络和网络统计分析理论等,并将网络过程和行为应用于涌现、传染病等方面。另一方面,融合人工智能在自然语言处理、推荐算法等领域的展,阐述了人工智能算法尤其是深度学习理论等在智能推荐、文本分析、假消息检测、虚拟社交机器人等领域的应用。在兼顾广度和深度的前提下,本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多学科的专业概念,突出阐述了计算社会学领域近年来的zui新研究成果和关键技术突破。

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